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EN 4 QUESTIONSTrouver mon modèle
Fiche modèle · édition du

Apertus 1.5 8B

Swiss AI (EPFL, ETH Zurich) · Suisse · sorti le Swiss AI (EPFL, ETH Zurich) · Suisse · 1er juillet 2026

  • Poids ouverts · Apache 2.0
  • Carte graphique 8 Go
  • Classe énergétique A
43,2de 17,8 à 68,6Provisoire · 10 %?
Empreinte?
RaisonnementCodeAgentsUsageMathsSciencesFrançais42,4VisionÉcritureWeb

Son bilan?

  • Pas encore de rang au classement général : il a trop peu de mesures, son score est provisoire.
  • Pas encore classé en français : trop peu de mesures.
  • Mesuré seulement en français pour l'instant.

Estimationenviron 0,17 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime

Score général?

43,2de 17,8 à 68,6

RangScore provisoireCouverture10 %1 mesure

Pourquoi ce score ? →Comment lire un score →

Les dix tâches?

Peut-il tourner chez vous ?ESTIMATION

Tient à partir d'une carte graphique de 8 Go (6 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une GeForce RTX 5050. Mémoire estimée : 5,5 Go.

Mémoire selon la versionAllégée, 4 bits5,5 GoAllégée, 8 bits9,7 GoComplète, 16 bits18,4 GoLe pointillé marque 6 Go, la mémoire utile d'une carte graphique de 8 Go. Au-delà, le modèle ne tient plus sur cette machine.
Vitesse de générationEstimation pour un contexte court : le débit mémoire de chaque machine divisé par ce que le modèle relit à chaque jeton dans la version qui y tient, ramené à ce que donnent les 7 mesures publiées qui servent d'étalon. Dans chaque famille, la plus petite machine à débit publié où il tient, la moins rapide à mémoire égale. Comment on l’estime.

Les benchmarks mesurent la version complète du modèle. La version allégée fait un peu moins bien. À télécharger avec Ollama, LM Studio ou llama.cpp. Comment on compte la mémoire. Les prix et les marchands sont sur la page de chaque machine.

Pour aller plus loin. Installer Ollama, lancer un premier modèle et fixer la taille du contexte pour qu'il tienne dans la mémoire de la machine. Ollama & les modèles locaux, sur minilabai.com. Un guide du même auteur que QUELLE IA.

Fiche technique

Prix
0,09 € / 0,17 €entrée / sortie, par million de jetons
Fenêtre de contexte
262 144 jetonsenviron 197 000 mots
Entrées
Non communiqué
Réflexion
Non communiqué
Paramètres
8 milliards
Licence
Apache 2.0poids ouverts, téléchargeables
Classe énergétique
Asur une échelle de A à G
Hébergement en Europe
Possible
Connaissances jusqu'à
Non communiqué

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

Toutes les mesures

1 mesure · d'où vient le score
BenchmarkRésultatÉquivaut à?RéflexionÉtatSource
compar:IA933,0 Elo39,6InconnueACTIFarene.comparia.beta.gouv.fr

En bref

Quel est le score de Apertus 1.5 8B ?
Apertus 1.5 8B obtient un score IA de 43,2, avec une marge de 17,8 à 68,6. Ce score est provisoire : il repose sur 1 mesure, et le modèle n'a pas de rang.?
Apertus 1.5 8B peut-il tourner en local ?
Tient à partir d'une carte graphique de 8 Go (6 Go utiles), en version allégée à 4 bits, par exemple une GeForce RTX 5050. Mémoire estimée : 5,5 Go.
Combien coûte Apertus 1.5 8B ?
0,09 € par million de jetons en entrée et 0,17 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 0,17 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
Qui édite Apertus 1.5 8B ?
Apertus 1.5 8B est édité par Swiss AI (EPFL, ETH Zurich) (Suisse), et il est sorti le 1er juillet 2026. Ses poids sont ouverts, sous licence Apache 2.0.

Ses voisins?